视觉检测为何能成为工业质检的主流？

视觉检测，就像金庸武侠世界里的中年郭靖，咋一看还以为是个相貌平平的普通壮汉，浓眉大眼、老实本分，可实际上武艺早已臻于化境，江湖地位更称得上是中流砥柱。

与激光检测、光谱共焦等光学检测技术相比，视觉检测技术听起来显得不那么酷炫与科技带感。

那“平平无奇”的视觉检测，怎么就成了工厂里应用最为广泛的自动检测技术？

总结起来就是：技术成熟，稳定性高，检测精度、速度、灵敏度都能达到很高的水平，而且经济性好，性价比高，还有高通用性，能满足大多数工业产品的尺寸量测与外观检测的场景需求。

“平平无奇”不过是一种错觉，它只是成熟稳重，并不是没技术含量。

视觉检测系统主要由图像采集单元、光源单元、图像处理单元三部分组成。

视觉检测之所以能够长期独占鳌头，得益于所涉各个单元技术的持续进步。

图像采集单元，就是相机搭配镜头，对物体进行拍摄。

现在相机的图像传感器，普遍采用CCD和CMOS，两者可以互补使用。CMOS相机在集成度、低功耗、低成本、成像速度等方面表现出色，得以在手机、数码相机等消费电子产品中占据主导，并在机器视觉和无人系统中快速普及，而CCD相机凭借分辨率、灵敏度、无滞后、低噪声、稳定性、耐用性、传输速度、动态范围、成像质量等方面的综合优势，长期在工业检测与质量控制等领域占据主流，覆盖3C、半导体、新能源汽车、医疗器材、机械、模具等行业。

图像采集技术的进步，首先体现在超高分辨率相机和先进光学镜头的广泛应用，推动检测能力从微米级向亚微米级、纳米级扩展，还有高速摄影技术的进步，极大提升了检测精度与检测效率。

其次是多视角成像技术迅速发展，比如多维相机采集技术，相当于数十个不同角度的相机拍摄数十个不同角度的图像，以应对复杂几何形状和多材质表面的高精度检测需求。

多维相机极大克服了CCD视觉检测在3D图像采集上的劣势

还有，随着机械手等硬件的技术迭代，机构运动的精度、速度、灵活度得到升级。高精密相机矩阵与仿生机械手、多轴运动平台等相结合，多轴联动，极大提升了实时、高速、多视角采集图像的能力。三姆森科技就采用这一技术路线，研发了一款可以多视角飞拍的柔性仿生质检平台。

三姆森研发的仿生质检平台，采用FR飞拍技术

光源单元，是图像采集的辅助，视觉检测对光影条件比较敏感，不同的光影条件会影响成像效果。

光源设计能力的提升，体现在在灵活可调的光源设计正成为主流，以应对各种材质表面、各种光泽反射的问题。

我们可以同时集成多组光源，灵活配合，这样就可以兼顾高光、哑光、粗糙、光滑等表面处理，覆盖多数的外观检测项目。

图像处理单元，相当于大脑，用算法处理图像，算法能力直接影响检测速度与精准度。

图像处理能力的提升，莫过于人工智能算法的应用。运用基于深度学习的AI算法替代或结合传统机器学习算法，对多视角的图像进行联合推断、合成，能够快速识别微小、非线性和不规则的缺陷，同时让视觉检测在速度、精准度和数据量级上都实现断档级跃升。

常用较传统的机器学习算法

现在比较热门的深度学习算法

三姆森工业检测软件平台：“传统常规算法+AI算法+逻辑算法”构成三位一体算法体系

此外，采用高速数据传输接口、多核心处理器并行处理等方案，可以进一步优化视觉检测系统，提高数据处理速度和系统稳定性，满足现代工厂海量数据处理和连续稳定作业的需求。

想象一下，它就像质检江湖里的郭大侠，武艺娴熟（技术成熟），武功齐全（功能齐全），内外功兼修（软硬协同），既有稳定输出的降龙十八掌（高稳定性），也有快准狠的九阴真经（高效、精准、灵活），最主要还仗义大方（高经济性），结交广泛（高通用性），还勤学不辍、不断提升修为（技术进步），这样的人能不受江湖欢迎吗。

工业检测讲究用最低的成本、最稳定的技术解决最高频的问题。

综合各项指标，视觉检测正好处于这样的技术生态位。

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